Olgierd Sroczyński
Miembro desde 2022
Liga de Diamantes
11297 puntos
Administración y almacenamiento de datos en la nube
Earned ago 17, 2026 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned ago 14, 2026 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned jul 15, 2026 EDT
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud
Earned jul 14, 2026 EDT
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
Earned jul 13, 2026 EDT
Moderniza Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud
Earned jun 17, 2026 EDT
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud
Earned jun 15, 2026 EDT
Transformación digital con Google Cloud
Earned jun 12, 2026 EDT
Explora la transformación de datos con Google Cloud
Earned jun 12, 2026 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned sep 30, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español
Earned sep 27, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned sep 27, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned may 28, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned may 28, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned may 25, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned may 25, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned may 25, 2023 EDT
Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.
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Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.
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En este curso, aprenderás sobre la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.
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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
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Muchas empresas tradicionales usan apps y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En este curso, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. El curso Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud explora cómo las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La transformación digital es un recorrido fundamental para las organizaciones modernas, y establecer una línea de base sólida en la computación en la nube es el primer paso para impulsar una innovación significativa. Transformación digital con Google Cloud presenta las tecnologías principales y los marcos estratégicos que ayudan a las organizaciones a modernizar sus operaciones. En este curso, se exploran los conceptos fundamentales de la nube, la infraestructura de red global y el modelo de responsabilidad compartida para ayudar a los líderes a navegar su camino hacia la nube con confianza.
Como parte de la Ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La tecnología de la nube es un recurso poderoso y, cuando se combina con datos, se convierte en un catalizador de la innovación y de experiencias mejoradas para los clientes. En Explora la transformación de datos con Google Cloud, se examina cómo las organizaciones pueden aprovechar la nube para que sus datos sean más accesibles, prácticos y valiosos.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti.
En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.
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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa.
Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.
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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.
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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.
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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje en el que se explora qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de instrucciones para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA generativa, cómo se utiliza y en qué se diferencia de los métodos de aprendizaje automático tradicionales. También menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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